Cómo convertirse en consultor de ciencia de datos

0

Ciencia de los datos consulting is one of the most sought-after professions today and is in demand across a wide range of industries. Nearly every business out there has some kind of data collection and processing system, and many have more advanced platforms like AI or aprendizaje automático, customer personalization, and beyond. While some companies can afford to hire entire teams of data scientists, smaller organizations and businesses often cannot afford them, and so turn to científicos de datos autónomos para la consultoría en ciencia de datos.

Según En efecto,Desde diciembre de 2013, los puestos de trabajo en el ámbito de la ciencia de los datos se han disparado -más del triple-. La gestión de datos en el panorama actual puede ser tan compleja que es necesario recurrir a un consultor. Ahí es precisamente donde entra en juego la consultoría en ciencia de datos, una gran oportunidad para los autónomos.

¿Qué es la consultoría en ciencia de datos?

En pocas palabras, la consultoría de ciencia de datos es el acto o proceso de educar a los clientes en diversos aspectos de los datos y la tecnología moderna. Más concretamente, los consultores desarrollan las habilidades analíticas de un cliente, las competencias en materia de datos y estructuran mejor las maquinaciones y el funcionamiento de su negocio.

Como consultor, utilizas tu propia experiencia y conocimientos para ayudar a los clientes a ponerse al día. Puede o no implicar relaciones con particulares, pequeñas empresas o grandes organizaciones.

En cuanto a la consultoría en ciencia de datos, en general, puede dividirse en cuatro grandes categorías:

  • Estrategia
  • Consultoría
  • Desarrollo
  • Formación

Implicarse con un cliente significa acompañarle en cada uno de estos hitos del viaje de consultoría, para asegurarse de que entiende lo que es necesario para mantener y operar un sistema basado en datos.

¿Qué se necesita para ser consultor de datos?

Se necesitan tanto conocimientos técnicos como sentido del negocio para entrar en el campo altamente competitivo de la consultoría de ciencia de datos.

Antecedentes técnicos

The first thing you need is a strong technical background. Most data scientists have an earned degree in an information technology subject, such as operations research, applied estadísticas, data science, or even general computer science. Some data scientists earn a Bachelor’s degree in social science, matemáticas or physical sciences, and then specialize in a dealing with data in that field. A biotechnologist, for example, may specialize in analyzing data obtained from DNA sequencing.

La mayoría de los científicos de datos tienen un máster o un doctorado en un área especializada, y algunos se ramifican en el aprendizaje automático o la IA. Hay una gran cantidad de cursos en línea que ayudan a entender cómo utilizar diversas herramientas de ciencia de datos como Hadoop o Apache Spark. Los científicos de datos también están familiarizados con uno o más de los siguientes lenguajes de programación: R, Python, Java, SQL, MATLABy más. Sin embargo, en general se prefiere R. Las herramientas de visualización de datos también son esenciales para presentar los datos al cliente y extraer información significativa de ellos.

Fundamentos de la empresa

The second thing you need is a solid understanding of business fundamentals. Even though data science consulting involves direct knowledge and experience with data and its handling, it is essentially a business first. So, a foundation in business is a good place to start which. Consulting is an incredibly competitive market, with an endless stream of players. It also requires a unique business model to be successful, one you must be comfortable with. If you are not able to access a business course, there are online courses that introduce you to the basics of setting up your own business and the nitty-gritties of how to handle accounting, taxes, etc.

Una rica experiencia

Debido a la naturaleza del trabajo de consultor, muchas oportunidades requieren que se tenga experiencia previa en el sector, a veces de hasta seis o más años. La experiencia de muchos años es necesaria porque esencialmente actúas como un experto en datos, y serás responsable de dar forma al futuro y a las operaciones de un negocio.

Presencia en línea

Es absolutamente esencial que tengas un sitio web y un portafolio en línea donde puedas presentar tu trabajo y facilitar que los clientes potenciales te descubran. Desde WordPress hasta Wix, hay un montón de opciones disponibles para que puedas crear un sitio web (aunque solo sea una página) que recoja los servicios que ofreces, los clientes para los que has trabajado y los proyectos que quieres mostrar. Si aún no has creado un portafolio sólido, puedes trabajar en conjuntos de datos públicos para la práctica.

Regulación y cumplimiento

Además de todo lo mencionado anteriormente, hay algunos desarrollos bastante nuevos en el campo de la ciencia de los datos y la tecnología con los que tendrá que estar familiarizado para la consultoría de ciencia de los datos.

Reglamentos a gran escala como el GDPR, por ejemplo, afectan a la forma en que las empresas tienen que manejar los datos de los clientes. A medida que la sociedad avanza hacia políticas más respetuosas con el consumidor en lo que respecta a la privacidad y la seguridad de los datos, muchas organizaciones tendrán que reestructurar sus plataformas de recopilación y sus protocolos de manejo. Es otro aspecto de la ciencia de los datos con el que tendrás que estar al día.

LEER TAMBIÉN  5 razones para contratar a un redactor técnico autónomo

El cumplimiento de la normativa es una tarea muy costosa, tanto por seguir como por no seguir las directrices. Los consultores de datos modernos deben ser capaces de explicar, cuantificar y ayudar a las empresas en la transición hacia operaciones eficaces y conformes.

Construyendo experiencia en la industria de la consultoría en ciencia de datos

Como individuo o pequeño equipo, siempre es posible iniciar tu propio negocio. Podrías encargarte expresamente de la consultoría en ciencia de datos como empresa, y puedes generalizar o especializarte en función de lo que se te dé bien y en lo que quieras centrarte. Tener experiencia previa en una empresa de consultoría de ciencia de datos puede ayudarte a hacer la transición a consultor independiente con facilidad.

Vías tradicionales de acceso al sector 

  1. La primera opción es trabajar para un MBB, que son las siglas de McKinsey, BCG y Bain, también conocidas como los "tres grandes". Son las tres agencias de consultoría más prestigiosas del mundo. Hablamos de científicos de datos de talla mundial que trabajan con algunas de las mayores marcas del planeta.
  2. La siguiente opción es trabajar con un proveedor o empresa de big data, algunos de los ejemplos más comunes son Cloudera, Palantir Technologies, VMware y, por supuesto, Google, Amazon y Microsoft.
  3. Por último, también puede optar por trabajar con una empresa tecnológica histórica -marcas que llevan mucho tiempo en el mercado, no sólo grandes empresas-, como IBM, Accenture Analytics y Oracle, entre otras.

Para quién trabajas y qué haces va a diferir de un puesto a otro. Pero en casi todas las oportunidades tendrás que trabajar estrechamente con contenidos y datos digitales, en sus múltiples formas.

El mayor reto: Encontrar clientes

La excepción a esta regla es si trabajas con un actor importante del sector que probablemente ya tenga una larga lista de clientes y contratos disponibles.

Pero para las empresas más pequeñas y los particulares, el aspecto más difícil de cualquier negocio de consultoría es encontrar clientes. Esto se debe a que el campo es muy competitivo y la mayoría de los clientes solo trabajarán con una empresa que tenga una sólida reputación, un historial tangible y una larga lista de éxitos.

Si quiere crear una consultoría de ciencia de datos, el truco está en contratar a profesionales con experiencia, quizá incluso algunos que se incorporen con sus propios clientes. Si no es así, tendrás que reforzar y desarrollar una reputación positiva en el sector. Para hacerlo sin clientes, tendrá que asistir a eventos y conferencias en directo, competir por contratos, participar en concursos y hacer mucha publicidad y promoción de sus servicios.

Cómo encontrar trabajo como consultor de ciencia de datos

Las plataformas de trabajo autónomo en línea facilitan a los consultores de ciencia de datos y científicos de datos autónomos para trabajar en diversos proyectos de clientes de todo el mundo. Kolabtree, una plataforma con más de 7.500 expertos de la talla del MIT y la Universidad de Harvard, permite a los autónomos buscar y solicitar proyectos interesantes en su área de especialización. Los clientes también pueden "calificarte" en línea y dar su opinión sobre tu trabajo, lo que te ayudará a crear una sólida cartera y a presentarte como un profesional de confianza.

También es esencial establecer una red de contactos dentro del sector: asistir a conferencias y reuniones, eventos informales y encuentros de la comunidad. Puedes participar en concursos en línea y crear una red de contactos a través de LinkedIn, que alberga un gran número de grupos de ciencia de datos.

Una vez que te establezcas, verás que los clientes empezarán a acudir a ti. Pero sin duda se tarda mucho en llegar y es un camino largo y duro. No esperes tener éxito de la noche a la mañana. Siga trabajando y pronto se convertirá en un experto en consultoría de ciencia de datos muy solicitado.

Looking to become a científico de datos autónomo? Sign up on Kolabtree y ofrecer sus servicios a quienes los necesitan. 


Kolabtree helps businesses worldwide hire freelance scientists and industry experts on demand. Our freelancers have helped companies publish research papers, develop products, analyze data, and more. It only takes a minute to tell us what you need done and get quotes from experts for free.


Unlock Corporate Benefits

• Secure Payment Assistance
• Onboarding Support
• Dedicated Account Manager

Sign up with your professional email to avail special advances offered against purchase orders, seamless multi-channel payments, and extended support for agreements.


Comparte.

Sobre el autor

Nathan Sykes, fundador de Finding an Outlet (https://www.findinganoutlet.com/), es de Pittsburgh, PA. Le gusta escribir sobre las últimas noticias y tendencias en IA, big data, computación en la nube y otras tecnologías emergentes. Mantente al día sobre la tecnología empresarial siguiendo a Nathan en Twitter @nathansykestech.

Dejar una respuesta